云智算底座_加速释放出行行业AI生产力_31页_13mb

腾讯云智算底座总结

核心内容

腾讯云智算底座旨在为智能出行领域提供高效、灵活、安全的AI基础设施，以应对智能汽车时代数据体量指数级增长带来的挑战。其核心目标是通过高性能计算集群、智能网络技术、统一数据平台等手段，加速释放出行AI生产力，实现数据闭环的高效处理。

主要观点

• 数据为核心：随着自动驾驶级别提升，数据的采集、存储、计算和发布形成闭环，推动智驾能力迭代。
• 数据高效利用：数据闭环的五个关键阶段包括采集、存储、计算、发布与反馈，确保数据价值最大化。
• 高性能计算集群：提供高可用、高性能的计算资源，支持长时间连续训练，故障恢复时间短，性能提升显著。
• 智能网络技术：自研vRDMA网络技术，实现低延时、高带宽的数据传输，支持多机互联，提升训练与仿真效率。
• 统一数据平台：腾讯云Data Platform支持海量、多元化数据集，提供统一存储、智能检索、高效处理等能力，满足复杂数据预处理与大规模模型训练需求。
• 灵活资源调度：云函数SCF支持GPU混合调度，实现数据预处理成本可控；弹性扩缩容机制支持业务灵活调整资源使用。
• 数据安全与合规：提供端到端数据安全服务，支持数据脱敏、加密传输、存储安全等，满足国家相关法律法规要求。
• 智能数据治理：通过AI检索与标注、数据管理和治理等手段，提升数据处理效率，降低人工操作复杂性。

关键信息

数据闭环五大阶段

1. 数据采集
2. 数据存储
3. 数据计算
4. 数据发布
5. 数据反馈

高性能存储

• 支持超大规模数据存储，单集群可管理百EB级文件。
• 提供高可靠、高可用的存储服务，支持12个9的数据可靠性，99.995%的数据可用性。
• 采用YottaStore架构，实现元数据分级存储、数据自动均衡、过载智能保护。

高性能网络

• 自研vRDMA网络技术，实现us级网络低延时，200Gbps加速网络带宽。
• 支持RDMA原生协议，业务零适配工作量，适配市面上智能驾驶场景所有算法模型训练。
• 提供稳定可靠的全球网络加速服务，支持就近接入、专线多线互备、智能切换。

云函数SCF

• 支持GPU混合调度，实现多任务共享算力资源，提升GPU利用率。
• 按量付费机制，毫秒级精确计费，无访问不收费，最高成本节省超70%。
• 支持高并发数据处理，提升数据存储及预处理效率。

数据处理引擎

• 提供一站式数据处理服务，包括内容审核、图片处理、视频处理、音频处理、文档服务等。
• 支持智能处理功能，如图片标签、视频标签、音频标签、OCR识别等。

案例应用

1. 某头部车企数据合规脱敏

   • 业务痛点：数据吞吐大、时效要求高、合规要求高
   • 方案成效：云函数SCF提升GPU利用率，降低成本；自动驾驶专区提供数据安全可信服务。

2. 某主流自动驾驶模型训练

   • 业务痛点：数据吞吐大、数据增长快
   • 方案成效：VRDMA提升训练效率，C05+GoogleFS提供海量、低成本存储服务，提升训练性能。

技术亮点

• 高性能计算集群：支持主流AI框架、训练作业模板，提供超300小时连续训练能力。
• 数据处理与存储一体化：COS对象存储作为统一存储底座，结合GooseFS加速器实现高性能读写。
• 智能化管理：Metalsight提供数据智能检索服务，GooseFS-Cache支持近计算端缓存，提升数据访问效率。
• 灵活部署与扩展：支持公有云与专有云管控，提供一云多芯、软硬协同的灵活底座。

未来潜力

腾讯云智算底座在Gartner®生成式AI云基础设施领域新兴市场象限中位列新兴领导者象限，产品性能与未来潜力在亚太地区领先。其技术覆盖智能汽车、机器人模型训练等多个场景，助力行业实现降本增效与智能化升级。